【AIエンジニア】分析で終わらない。モデル×実装で、業務価値まで届け切る。

【職務内容】 ・課題設定〜分析〜モデル構築（EDA、前処理、特徴量、学習、評価） ・業務に組み込む実装（API/バッチ化、ログ設計、再学習・運用の設計） ・精度改善のループ構築（データ品質、評価指標、仮説検証のサイクル） ・ステークホルダーと成果を揃える（要件整理、説明資料、意思決定支援） ・成果の再現性を作る（実験管理、手順化、ベースライン整備、ナレッジ共有） ※従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務 【ミッション】 ・データから仮説→検証→実装まで一気通貫で価値を出す ・分析を“使われる形”に落とす設計力を高める 【募集背景】 生成AIは、単なる“ツール”ではなく、業務の設計そのものを変える技術になりました。 価値が出るのは「モデルを触れる人」ではなく、課題設定→検証→実装→運用までやり切れる人です。 スカイウイルでは、生成AIを活用した提案・PoC・開発の相談が増え、チームで再現性ある実装パターンを育てています。 だから今回、実務経験の有無に関わらず“価値に着地させる”仲間を増やします。 入社後は、小さく作って学び、次に提案・改善へ。あなたの成長が、そのままチームの武器になります。

■①データ分析業務の経験者を対象とします。 【必須】 ・統計学もしくは機械学習を用いたデータ分析の実務経験1年以上 ・Python実務経験1年以上 ============================================================ ■②データ分析業務の未経験者を対象とします。 これから、データ分析の分野に挑戦したいという方が対象になります。 【必須】 ・Webシステム、アプリ開発の実務経験が1年以上 もしくは、Webシステム運用保守の実務経験が1年以上 ・Pythonでの実務経験が1年以上 ・Linux,Unix上での実務経験が1年以上 ・SQLを利用した実務経験が1年以上 ・実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること （座学だけでなく、実際にデータを用いた統計学や機械学習による分析の実践等）